AI首次实现与人类辩论，IBM Project Debater真正想突破的是什么？

作者|进化君

出品|智能进化论

2000多年前，以逻辑辩论闻名的苏格拉底被认为是有史以来最有智慧的人类之一。现在，人工智能正在尝试辩论这一人类最具智慧的行为。

美国时间 6 月 18 日，首个能与人类进行复杂辩论的AI系统IBM Project Debater在旧金山与人类辩论高手展开了两场公开辩论比赛。在事前对辩论主题没有任何准备的情况下，AI系统不仅可以清晰表达自己观点，反驳对方论点，还一度比较准确地指出了对手所犯的事实错误。

AI VS 人类的首场公开辩论赛现场

与人类高手现场PK，AI辩手表现如何？

“对方辩友的另一个观点是，还有比太空探索更重要的事情值得投入资金。指出有更重要的事情值得花钱，这很容易。我们并没有称太空探索是列表上唯一值得资助的项目。……（自主太空探索）将激励我们的孩子们寻求在科学、技术以及数学领域获得教育和职业发展。”

这段逻辑清晰的表述，是AI系统IBM Project Debater（以下简称Debater）在“是否应该资助太空探索”主题下的反驳辩词。

与她对战的是两位青年辩论高手，一位是以色列大四女生Noa Ovadia，她曾在2016 年获得以色列国家辩论冠军，另一位是以色列国际辩论协会主席 Dan Zafrir。两场辩论分别有三个固定环节：4 分钟陈述自己论点，4 分钟反驳对方论点，2 分钟总结陈词。现场观众通过投票支持各方观点。

IBM Project Debater（左）与人类辩手Noa Ovadia

据悉，现场观众中大部分是媒体记者和分析师。他们认为，虽然整体来看，人类辩手的表达更好，但AI辩手传递信息量的丰富度则优于人类。

而且，Debater已经证明了自己观点的说服力：在主题为“是否应该增加使用远程医疗”的辩论中，Debater最终使现场观众中的20个人改变了最初的观点。

除了基于逻辑的辩词，Debater还很幽默，比如：“今天有许多利害攸关的事情，对我来说尤其如此”，但自己不能“热血沸腾”，因为“我没有血液”。

IBM的研究人员透露，除了一段简短介绍，Debater 的任何论点都没有经过预先安排。也就是说，Debater可以在没有针对性训练的情况下，对任何观点性开放性主题进行辩论。

Debater是如何做到能言善辩的？

今天的AI辩手Debater，其实是IBM 6年前一项研究的初步成果。

2011年，Watson 在著名益智问答节目《危险边缘》(Jeopardy!) 中获胜，标志着AI在答题方面超越人类。此后，IBM 研究人员对Watson的人工智能技术进行了评估，以确定下一个挑战目标。

IBM 以色列海法实验室的研究人员 Noam Slonim最早提出希望设计一个能够与人类辩论的人工智能系统。2012年他和同事们正式开始了Debater系统的研发。

IBM Project Debater 的两位研究人员Noam Slonim和Ranit Aharonov

辩论的本质不是冲突和竞争，而是民主和讨论。辩论不仅能从正反多方面思考问题做出决策，还能帮助人们理解和学习别人的观点。辩论对于没有经过训练的普通人有一定难度，对人工智能来讲更是挑战巨大。要做到这些，Debater需要具备三大核心能力：

1. 数据驱动的演讲稿撰写与表达。Debater 第一次证实了，计算机能够理解大量语料库，

若给定一个有争议的主题的简短描述，它能够撰写结构良好的演讲内容，并清晰且有针对性地表达出来，甚至还会适时地展现幽默风趣。

2. 听力理解。能够识别长段连续口语中隐含的重要概念和观点。

3. 模拟人类困境。通过独特的知识表达方式来模拟人类争议和困境，使系统能够根据需要

提出有原则的论点。 

IBM Project Debater（左）与人类辩手Dan Zafrir

简单地说，拿到辩题后，Debater首先会分析单个辩论问题，然后扫描庞大的语料库文档，包括维基百科和主流报刊新闻等，通过算法找出与辩题相关性最高的观点性内容，同时通过算法减少重复信息。

在此基础上，Debater会挑选出最有说服力、最具多样性和支持最完善的论点，并对这些论点进行编排，从而形成一段完整且有说服力的叙述。 

强大的语料库是Debater展开辩论的基础。据悉，训练Debater的语料库拥有3 亿多个可靠信息来源，包含 2011 年以来全球商业、法律、学术和政府机构等领域的专业人士所使用的主流报纸和杂志中的文章（以及维基百科）。利用语料库，Debater可以将构建辩论框架，并通过引用语料库中的内容作为论点支撑素材。

目前，IBM还将Debater训练用的几个基准数据集免费开放，目前已经有近 1,000 次下载。数据集包括19,276 对根据可读性打分的维基百科词条、5,000 个带有情感注释的习语、3,000 个带注释的句子、2,394 个关于 55 个话题的分类论点、60 篇专业辩手关于争议性话题的演讲稿等等。

会辩论的AI，能够帮我们做什么？

相比更热门的人脸识别、棋艺比拼或电脑游戏，辩论是一个全新的AI应用场景，此前还没有公司将AI带入这一领域。日常生活中，辩论的场景似乎并不经常出现。那么，IBM为什么选择了这个研究方向？辩手AI对我们的生活将产生什么影响？

据称，IBM研发Debater的初衷，是为了通过中立的辩论帮助人们拓展智力（expand human minds through impartial debate），最终帮助人们更好地做出决策。

从这个意义上，虽然Debater不能直接以产品形式落地应用，但其应用范围比人们想象的要广泛得多。IBM以色列海法辩论技术团队经理拉尼特·阿哈罗诺夫（Ranit Aharonov）说：“很明显，这样的技术与任何需要做决策的事情都有关系。”

与打游戏、下棋这些有着固定规则的场景不同，辩论赛有广泛的议题，而且辩论议题往往具有一定的复杂性开放性，没有正确与错误之分，这点与现实世界非常相似。现实世界之所以复杂，正是因为大多数问题不是简单的非黑即白。

IBM 负责AI的副总裁 Dario Gil 接受《财富》采访时表示，“尽管游戏可能很复杂，但你最终处在一个独立封闭的体系中，有一些规则需要遵守。将人工智能引入一个开放性问题领域非常有趣。”

在辩论中，Debater可以选择正反两方任何一方的观点进行论证。这种中立的、更全面的视角，能够帮助人们越过思维盲区，重新发现此前容易忽视的角度。同时，庞大的语料库让Debater为决策提供了更多有价值的信息，这些信息对于制定决策往往起到关键作用，比如人们此前并不了解的事实性知识。

IBM称，未来Debater 的基础技术将在 IBM Cloud 和 IBM Watson 中商业化，该技术可应用于从教育到法律、从政府到企业等多种领域。比如，通过能够进行辩论的人工智能系统，老师可以用来培养学生的独立思考能力，销售团队和辩护律师可以来巩固他们的观点，增强说服力，而企业决策者也可以从 Debater 产生的赞成和反对意见中受益。

Debater的真正目的：让AI真正掌握人类语言

IBM把Debater列为继1997年深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫、2011年Watson 在《危险边缘》（Jeopardy）中战胜人类选手之后，在AI领域最新一个里程碑式的突破。

IBM称，让Debater学会辩论的真正目的在于，让AI系统地掌握人类语言。自然语言理解非常复杂且高难度，也是AI科学家一直想突破的下一个边界。借由达到更高难度、更复杂信息、持续更长时间的自然语言理解水平，未来AI可能做到像人一样具备真正的逻辑推理能力。

Debater系统能够针对复杂话题进行更长时间的听和理解，并进行连续性的演讲，最长可持续4分钟。听懂复杂辩论内容、快速构建逻辑表达以及模拟人类在辩论中的两难境地，Debater的这些能力已经超越了简单的自然语言理解，而是有更深层的AI能力在支撑。

据悉近年来IBM在AI领域的探索聚焦在更高级的自然语言处理（NLP）、深度学习和推理等方面。2014年至今，IBM已经在这三大领域累计发表了30+篇权威学术论文。

IBM副总裁 Dario Gil表示：“放眼该领域，它将超越信息检索，进入到一种真正的推理模式 - 创作语言(composing language)，从而给出我们从未见过的答辩。人工智能要展示自己、并真正实现自己的潜力，它必须置身于人类所处的纷杂的世界中。”

本文为「智能进化论」原创作品，欢迎关注。

智能进化论是专注人工智能领域的科技新媒体。目前已入驻微信公众号、今日头条、百家号、一点资讯、雪球TMT、知乎专栏、天极自媒体、界面、搜狐号、网易号、企鹅号、大鱼号、腾讯看点号等十余家自媒体平台。进化君，资深营销人、媒体人，专注人工智能领域科技评论。希望用思想和文字陪伴你读懂智能时代。